深度学习项目配置参数（二） yacs库的使用教程

引 言yacs库作为一个管理系统配置的轻量级库，解析yaml配置文件使整个项目结构更清晰。yacs库与argparse库类似，argparse库需要在运行程序文件中定义配置参数，而yacs将配置参数可以放置在其他文件中。

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一、yacs库创建配置文件

1.1 创建配置文件

yacs库创建的配置文件名称为default.py或者config.py。在配置文件中需要使用核心类CfgNode创建节点，在各节点中定义参数名称并分配默认值，各节点下的内容可以直接访问。
创建config/default.py文件

from yacs.config import CfgNode as CN

config = CN()   #主节点
config.OUTPUT_DIR = 'output_folder/'
config.LOG_DIR = 'output_folder/log_folder/'

# model parameters
config.MODEL = CN()     #子节点
config.MODEL.NAME = 'Resnet'
config.MODEL.PRETRAINED = ''

# training parametes
config.TRAIN = CN()
config.TRAIN.IMAGE_SIZE = [224, 224]
config.TRAIN.EPOCH = 30

print(config) #打印配置信息

配置信息显示

LOG_DIR: output_folder/log_folder/
MODEL:
  NAME: Resnet
  PRETRAINED: 
OUTPUT_DIR: output_folder/
TRAIN:
  EPOCH: 30
  IMAGE_SIZE: [224, 224]

1.2 配置参数查、增、改

可以在project\demo.py文件中查询、增加、修改配置信息

from config.default import config

if __name__ == '__main__':

    # 查询配置参数
    print(config.OUTPUT_DIR)  # output_folder/
    print(config.MODEL.NAME)  # Resnet
    print('-'*50)
    # 修改配置参数
    config.TRAIN.EPOCH = 50
    print(config.TRAIN.EPOCH)  # epoch=50
    print('-' * 50